基于“灰色+非线性回归”的煤矿死亡人数预测

为探究我国煤矿现阶段安全管理水平,从煤矿近年死亡人数为切入点,分析灰色模型[Gray Model, GM(1,1)]、回归模型在煤矿事故的预测效果,进而建立“灰色+回归”模型。首先,建立灰色模型,利用后残差比值、小概率误差验证灰色模型的预测等级为“好”,满足改进要求;其次,对回归模型进行线性拟合,建立“灰色+回归”预测模型,并对3类模型的预测准确性进行评估;最后,利用“灰色+非线性回归”模型预测2023年煤矿死亡人数。结果显示:以2021—2022年数据为基准,“灰色+非线性回归”预测相对误差依次为4.5%和1.3%,预测结果接近实际值,适用于短中期预测;经分析,“灰色+非线性回归”对煤矿死亡人数预测具有较高的研究价值。2023年煤矿死亡人数控制在123~136人,煤矿死亡人数呈下降趋势。

基于灰色马尔可夫链的铁路事故死亡人数预测模型

为反映铁路运行的安全状况和未来趋势,并考虑到铁路事故发生的非线性、动态性和随机性,使用灰色马尔可夫模型对铁路事故死亡人数进行预测。采用2010—2020年全国铁路事故死亡人数数据进行建模和验证,对2021—2023年铁路事故死亡人数进行预测,判断未来3年内的铁路运行安全状况和趋势。应用结果表明:灰色马尔可夫模型可以提高灰色GM(1,1)模型的预测精度,经过修正后,2019年的预测值精度提高22%,2020年的预测值精度提高50%。预测2021—2023年中国铁路事故死亡人数下降率将维持在8%左右,铁路运行状态良好,但可通过扩大监管措施和加大惩治力度等行为提升安全运营状况。